Python自动化报告核心是理清“数据→整理→呈现”流程：用pandas处理数据并生成HTML，Jinja2分离模板与逻辑，weasyprint转PDF或smtplib发邮件，辅以空数据/字段/路径校验。
用Python写自动化脚本生成报告，核心不是堆代码，而是理清“数据→整理→呈现”这条线。只要掌握几个关键模块和常用模式，半小时就能跑出一份可读、可复用、带格式的报告。
用pandas处理数据，比手动拼字符串靠谱得多
pandas不只是做分析，它天生适合当报告的数据中枢。读Excel、CSV或数据库结果后，直接用describe()、groupby().size()、to_html()等方法快速提取关键统计，避免自己循环算总数、平均值、重复项。
- 导出表格时优先用
df.to_html(index=False, classes="table")，生成带class的HTML片段，后续好套CSS样式 - 数值列想加千分位或百分比？用
df.style.format({"rate": "{:.1%}", "amount": "{:,.0f}"})，再调.to_html()即可 - 遇到多张表要合并展示？先用
pd.concat([df1, df2], keys=["昨日", "本周"])，再用unstack()或reset_index()整理结构
用Jinja2模板写报告，告别硬编码HTML
把HTML结构和数据逻辑分开——模板写“长什么样”，Python脚本只管“填什么”。这样改样式不用动逻辑，换数据不用重写页面。
- 新建
report.html.j2，里面用{{ title }}、{% for row in data %}...{% endfor %}、{{ stats.total | round(2) }}这类语法 - Python中加载模板：
env = jinja2.Environment(loader=jinja2.FileSystemLoader(".")); template = env.get_template("report.html.j2") - 渲染输出：
html = template.render(title="销售日报", data=df.to_dict("records"), stats={"total": 1284.5})
一键导出PDF或邮件发送，让报告真正“自动”起来
生成HTML只是中间步。最终交付常需PDF存档或邮件通知，这两步有成熟方案，几行代码就能串起来。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 转PDF推荐
weasyprint：安装pip install weasyprint，然后WeasyPrint(html).write_pdf("report.pdf")，支持CSS打印样式 - 发邮件用
smtplib + email标准库：构造MIMEText（HTML正文）、MIMEApplication（附件），连上公司SMTP服务器即可发送 - 如果用Gmail或Outlook，注意开启App Password或授权机制，别把密码写死在脚本里——用环境变量
os.getenv("EMAIL_PASS")
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：每次运行前检查数据是否为空、字段名是否变动、路径是否存在。加两三行if df.empty: raise ValueError("无数据，跳过报告生成")，能省下半夜排查的时间。
